package com.duoduo.树;

/**
 * @author dl.chai
 * @version 1.0
 * @description: 实现Trie前缀树208
 * Trie（发音类似 "try"）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补完和拼写检查。
 * <p>
 * 请你实现 Trie 类：
 * <p>
 * Trie() 初始化前缀树对象。
 * void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
 * boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。
 * boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。
 * <p>
 * <p>
 * 示例：
 * <p>
 * 输入
 * ["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
 * [[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
 * 输出
 * [null, null, true, false, true, null, true]
 * <p>
 * 解释
 * Trie trie = new Trie();
 * trie.insert("apple");
 * trie.search("apple");   // 返回 True
 * trie.search("app");     // 返回 False
 * trie.startsWith("app"); // 返回 True
 * trie.insert("app");
 * trie.search("app");     // 返回 True
 * https://blog.csdn.net/m0_46202073/article/details/107253959
 * @date 2023/3/22 20:02
 */

public class Trie {
    class TrieNode {
        boolean isTrie;
        TrieNode[] children = new TrieNode[26];
    }

    private TrieNode root;
    public Trie() {
        // 构造字典树，就是先构造出一个空的根节点
        root = new TrieNode();
    }

    /**
     * //【向字典树插入单词word】
     * // 思路：按照word的字符，从根节点开始，一直向下走：
     * //          如果遇到null，就new出新节点；如果节点已经存在，cur顺着往下走就可以
     */
    public void insert(String word) {
        TrieNode curr = root;
        // 如果是【后缀树】而不是【前缀树】，把单词倒着插就可以了，即for(len-1; 0; i--)
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            // (关键) 将一个字符用数字表示出来，并作为下标
            int c = word.charAt(i) - 'a';
            if (curr.children[c] == null) {
                curr.children[c] = new TrieNode();
            }
            curr = curr.children[c];
        }
        curr.isTrie = true;
    }

    //【判断一个单词word是否完整存在于字典树中】
    // 思路：cur从根节点开始，按照word的字符一直尝试向下走：
    //          如果走到了null，说明这个word不是前缀树的任何一条路径，返回false;
    //          如果按照word顺利的走完，就要判断此时cur是否为单词尾端：如果是，返回true；如果不是，说明word仅仅是一个前缀，并不完整，返回false
    public boolean search(String word) {
        TrieNode curr = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            int c = word.charAt(i) - 'a';
            if (curr.children[c] == null) {
                return false;
            }
            curr = curr.children[c];
        }
        return curr.isTrie;
    }
    //【判断一个单词word是否是字典树中的前缀】
    // 思路：和sesrch方法一样，根据word从根节点开始一直尝试向下走：
    //          如果遇到null了，说明这个word不是前缀树的任何一条路径，返回false;
    //          如果安全走完了，直接返回true就行了———我们并不关心此事cur是不是末尾(isWord)

    public boolean startsWith(String prefix) {
        TrieNode curr = root;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            int c = prefix.charAt(i) - 'a';
            if (curr.children[c] == null) {
                return false;
            }
            curr = curr.children[c];
        }
        return true;
    }
}
